基于人工智能的水稻病害识别装置设计
制造业/智能硬件
未获投资/融资
本项目以水稻稻瘟病、水稻纹枯病等病害图像为研究对象，设计基于人工智能经典算法之一的卷积神经网络水稻病害识别模型，为解决样本数据不足问题，拟采用数据增强的方法扩充数据集，并从迭代次数、batch size、学习率等方面探究最优参数，以进一步对模型进行优化，为水稻常见病害提供一种准确、高效的方法。在此模型的基础上设计实际应用设备，从而实现水稻病害图像的自动识别。
在此模型的基础上设计实际应用设备，从而实现水稻病害图像的自动识别。
